Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Thị trường hiệu quả và việc sử dụng thông tin báo cáo tài chính của nhà đầu tư: Bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án này đánh giá sự hữu dụng của thông tin báo cáo tài chính thông qua việc kiểm định sự tồn tại của hai bất thường được xem là vững trong nghiên cứu hàn lâm bao gồm hiệu ứng giá chuyển động theo đà lợi nhuận sau khi công bố (PEAD) và tỷ suất sinh lợi bất thường của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số tài chính tổng hợp F-Score.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Thị trường hiệu quả và việc sử dụng thông tin báo cáo tài chính của nhà đầu tư: Bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH ----------------- NGUYỄN TRỌNG Ý THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ VÀ VIỆC SỬ DỤNG THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA NHÀ ĐẦU TƯ: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 9340201 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN KĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. TS. VŨ VIỆT QUẢNG 2. TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2024
Công trình được hoàn thành tại: Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: Phản biện 1: ................................................................................ ...................................................................................................... Phản biện 2: ................................................................................. ...................................................................................................... Phản biện 3: ................................................................................. ...................................................................................................... Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường họp tại ............................................................................... ...................................................................................................... Vào …… giờ …… ngày …… tháng …… năm …… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: ........................................... ......................................................................................................
Thị Trường Hiệu Quả Và Việc Sử Dụng Thông Tin Báo Cáo Tài Chính Của Nhà Đầu Tư: Bằng Chứng Thực Nghiệm Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Tóm tắt Luận án này đánh giá sự hữu dụng của thông tin báo cáo tài chính thông qua việc kiểm định sự tồn tại của hai bất thường được xem là vững trong nghiên cứu hàn lâm bao gồm hiệu ứng giá chuyển động theo đà lợi nhuận sau khi công bố (PEAD) và tỷ suất sinh lợi bất thường của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số tài chính tổng hợp F-Score. Sử dụng đồng thời phân tích hồi quy và phân tích xây dựng danh mục cho dữ liệu các công ty được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu cho thấy sự tồn tại của các bất thường. Một mặt, chiến lược đầu tư được thiết lập thông qua việc mua các công ty có lợi nhuận bất thường (SUE) cao nhất và bán các công ty có SUE thấp nhất tạo ra tỷ suất sinh lợi vượt trội mức 2.74%, 3.99%, và 6.94% đối với kỳ hạn nắm giữ dài lần lượt 3 ngày, 30 ngày, và 60 ngày. Mặt khác, chiến lược đầu tư phòng ngừa bằng cách mua các công ty có chỉ số F- Score cao nhất và bán những công ty có chỉ số F-Score thấp nhất cũng tạo ra một tỷ suất sinh lợi vượt trội (sau khi điều chỉnh tỷ suất sinh lợi thị trường) có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế ở mức 18.10% mỗi năm. Cuối cùng, luận án tìm thấy mối liên hệ cùng chiều giữa chỉ số F-Score và độ lớn của hiệu ứng PEAD. Điều này có thể được lí giải bởi vai trò hạn chế của nhà đầu tư tổ chức trong việc thúc đẩy quá trình phản ánh thông tin vào giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả này cho thấy sự hữu dụng của thông tin trên báo cáo tài chính trong việc 1
dự báo tỷ suất sinh lợi tương lai và phần nào ủng hộ lập luận rằng thị trường không hiệu quả trong việc phản ánh các thông tin nói trên một cách đầy đủ và lập tức vào giá cổ phiếu trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 1. Giới thiệu Hiệu ứng PEAD là một trong số các bất thường vững vàng trong nghiên cứu hàn lâm trên TTCK Mỹ và được Fama (1998) xem là một trong những thách thức nổi bật đối với giả thuyết thị trường hiệu quả. Ball và Brown (2019) tái khẳng định vai trò của bất thường này khi thực hiện lại các kiểm định trong nghiên cứu trước đó 50 năm và cho thấy cả ý nghĩa thống kê lẫn ý nghĩa kinh tế của hiệu ứng này. Thêm vào đó, Hou và cộng sự (2020) kiểm định 452 bất thường trong nghiên cứu tài chính và phát hiện 65% trong số này thất bại sau khi các tác giả kiểm soát tác động của yếu tố cổ phiếu siêu nhỏ. Theo các tác giả, sự tồn tại của hiệu ứng PEAD là vững bất chấp những kỹ thuật kiểm định khác nhau được áp dụng. Điều này hàm ý rằng phản ứng của thị trường đối với thông tin lợi nhuận bất thường không có nhiều thay đổi mặc dù nó đã được giới thiệu tới đông đảo cộng đồng nghiên cứu lẫn cộng đồng đầu tư từ những năm 70. Trên cơ sở này, luận án tiến hành kiểm định PEAD trên TTCK Việt Nam (một thị trường cận biên) nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho tranh luận về sự tồn tại và độ lớn của hiệu ứng này. Nguyên nhân của hiệu ứng PEAD thu hút nhiều sự quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu, đặc biệt khi mẫu nghiên cứu có xu hướng chuyển sang các thị trường chứng khoán bên ngoài Mỹ. Các 2
nghiên cứu lí giải cho quá trình phản ánh dần dần của giá cổ phiếu đối với lợi nhuận bất thường dựa vào rủi ro (Ball và cộng sự, 1993; Chordia và Shivakumar, 2005; Kim và Kim, 2003; Mendenhall, 2004; Chordia và cộng sự, 2009) hoặc sự không hiệu quả của thị trường (Bernard và Thomas, 1989, 1990; Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và Ramalingegowda, 2005; Hirshleifer và cộng sự, 2009; Drake, 2012, Cai và cộng sự, 2021). Mặc dù các tranh cãi này diễn ra trong một thời gian dài, số lượng nghiên cứu thực hiện kiểm định khả năng giải thích của các yếu tố khác nhau trên cùng một mẫu dữ liệu là hạn chế. Điều này thúc đẩy luận án này thực hiện kiểm định các cách giải thích khác nhau như rào cản giao dịch, loại hình NĐT, sự không chắn chắn về mặt thông tin, và sự chú ý của NĐT trên cùng một mẫu dữ liệu các công ty niêm yết trên sàn HOSE và sàn HNX trong giai đoạn 2008-2021. Bên cạnh hiệu ứng PEAD, chiến lược đầu tư F-Score là một trong những nhánh nghiên cứu được cho là triển vọng trong thời gian gần đây (Kothari, 2001; Richardson và cộng sự, 2010) và được sử dụng phổ biến bởi các quỹ phòng hộ (Novy-Marx 2014). Piotroski (2000) chỉ ra rằng có thể phân biệt được cổ phiếu tốt và cổ phiếu xấu thông qua việc sử dụng chỉ báo tài chính tổng hợp F-Score và qua đó cải thiện khả năng sinh lời của chiến lược đầu tư giá trị. Chỉ số F-Score được xây dựng từ các chỉ báo đo lường i) khả năng sinh lời; ii) thanh khoản, đòn bẩy; và iii) hiệu quả hoạt động. Có rất nhiều cổ phiếu giá trị trên TTCK Việt Nam không được các NĐT chú ý đến bởi vì rất ít hoặc không có chuyên viên phân tích nào theo dõi những cổ phiếu này. Đối với 3
những cổ phiếu này, BCTC là nguồn thông tin sẵn có và giá trị nhất. Điều này thúc đẩy luận án kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score trên TTCK Việt Nam. Các nghiên cứu gần đây cung cấp các bằng chứng thực nghiệm thúc đẩy tôi kiểm định mối liên hệ giữa hiệu ứng PEAD và chỉ số F-Score. Thứ nhất, Turtle và Wang (2017) cho thấy rằng chiến lược đầu tư dựa vào F-Score đạt thành quả tốt trong môi trường có mức độ không chắc chắn về thông tin (IU) cao. Trong khi IU khiến NĐT phản ứng dưới mức với thông tin lợi nhuận và dẫn đến hiệu ứng PEAD (Jiang và cộng sự, 2005; Francis và cộng sự, 2007; Ayers và cộng sự, 2011; Fink, 2021). Do đó, mối liên hệ giữa hiệu ứng PEAD và chỉ số F-Score cần được kiểm định. Thứ hai, sự hiện diện của nhà đầu tư tổ chức có thể là cầu nối cho mối quan hệ giữa chỉ số F-Score và hiệu ứng PEAD. Một mặt, Choi và Sias (2012) cho rằng một công ty có chỉ số F-Score cao sẽ làm gia tăng nhu cầu tổ chức và thông qua đó khiến thông tin phản ánh dần vào giá. Mặt khác, NĐT tổ chức có xu hướng tăng mức độ giao dịch xung quanh ngày CBTT và đẩy nhanh quá trình phản ánh hàm ý dự báo của số liệu lợi nhuận bất thường vào giá (Bhusan, 1994; Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và cộng sự, 2005; Ng và cộng sự, 2008; Chen và cộng sự, 2017; Son và cộng sự, 2018). Do đó, F-Score có thể dự báo khả năng sinh lời của chiến lược PEAD. Cụ thể, những công ty có F- Score cao sẽ có nhu cầu tổ chức cao và sự hiện diện của loại hình nhà đầu tư thông thái này sẽ làm tăng tốc quá trình phản ánh thông tin lợi nhuận vào giá cổ phiếu. Thứ ba, F-Score dự báo lợi nhuận doanh nghiệp tương lai (Piotroski, 2000; Piotroski và So, 4
2012), trong khi mẫu hình tự tương quan của lợi nhuận doanh nghiệp được các nghiên cứu PEAD kiểm chứng (Foster, 1977; Bernard và Thomas, 1989, 1990; Milan, 2015). Vì chỉ số F-Score có thể dự báo lợi nhuận doanh nghiệp nên giá cổ phiếu sẽ có xu hướng phản ánh dần dần thông qua các khía cạnh như khả năng sinh lời, khả năng tạo ra dòng tiền, mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản, và cấu trúc tài chính lành mạnh. Do đó, mối liên hệ giữa PEAD và F-Score là bổ sung hay triệt tiêu lẫn nhau là câu hỏi cần được xem xét. Bên cạnh các lập luận dựa trên kết quả thực nghiệm của những nghiên cứu trước đó, bối cảnh TTCK Việt Nam mang những đặc điểm riêng biệt thúc đẩy nghiên cứu thực hiện kiểm định phản ứng của NĐT đối với thông tin BCTC như: i) sự hạn chế trong số lượng các nghiên cứu về cách thức NĐT phản ánh loại hình thông tin BCTC vào quyết định đầu tư của họ (World Bank, 2016; Vo và Phan, 2019; Le và cộng sự, 2021); ii) quá trình chuyển đổi từ chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) sang chuẩn mực kế toán quốc tế (IFRS) và tác động của nó đến quá trình phản ánh thông tin vào giá (Hung, Li, và Wang, 2015); iii) sự sơ khai của các sự kiện doanh nghiệp và dịch vụ công ty chứng khoán như giải trình kết quả kinh doanh, đánh giá lại dự báo của chuyên viên phân tích; iv) sự riêng biệt trong cấu trúc thành phần thị trường với sự gia tăng của loại hình nhà đầu tư cá nhân trong vài năm gần đây. Để kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng PEAD và các yếu tố tác động lên nó, luận án sử dụng khung phân tích sự kiện (kiểm định thị trường hiệu quả dạng vừa) được đề xuất và sử dụng rộng rãi bởi các nghiên cứu tiên phong trước đó (Fama 1969, 1991; 5
Bernard và Thomas, 1989, 1990). Theo đó, việc đo lường và cộng dồn TSSL cổ phiếu sẽ được neo vào thời gian diễn ra sự kiện của doanh nghiệp nhằm xem xét phản ứng của thị trường đối với thông tin lợi nhuận được công bố. Đối với kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score, luận án sử dụng khung phân tích kiểm định dữ liệu chéo về khả năng dự đoán TSSL (kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu). Trong khung phân tích loại này, tương tự các nghiên cứu trước đó (Piotroski, 2000; Mohanram, 2005, 2008;), luận án sẽ bắt đầu cộng dồn TSSL tương lai của cổ phiếu sau khi bỏ qua bốn tháng kể từ thời điểm kết thúc năm tài khóa để chắc chắn những thông tin trên báo cáo tài chính đã được phản ánh vào giá. Trong cả hai khung phân tích, luận án sử dụng đồng thời phương pháp thiết lập danh mục (một và hai chiều) và phương pháp hồi quy để kiểm định các giả thiết nghiên cứu. Điều này là tương tự với các nghiên cứu trước đó về PEAD (Bernard và Thomas, 1989, 1990; Livnat và cộng sự, 2005; Hirshleifer và cộng sự, 2009; Drake và cộng sự, 2012; Cai và cộng sự, 2021) và F-Score (Piotroski, 2000; Piotroski và So, 2012; Turtle và Wang, 2017). Trong khi phương pháp thiết lập danh mục được sử dụng để xem xét khả năng sinh lời của các chiến lược phòng ngừa, phương pháp hồi quy cho phép tác giả kiểm định khả năng giải thích của biến quan tâm (SUE hoặc F-Score) đối với TSSL bất thường của cổ phiếu sau khi kiểm soát các yếu tố đại diện cho rủi ro được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu trước đó như quy mô, tỷ số BM, động lượng (Cai và cộng sự, 2021). 6
Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng dự báo TSSL tương lai của lợi nhuận bất thường hiện tại, hàm ý về tính hữu dụng của các thông tin sẵn có trên BCTC đối với quyết định đầu tư trên TTCK Việt Nam. Chiến lược đầu tư dựa vào SUE tạo ra TSSL bất thường ở mức 3.99% đối với kỳ hạn nắm giữ 30 ngày và 6.94% đối với kỳ hạn nắm giữ 60 ngày. Khả năng sinh lời của chiến lược này giữ vững ý nghĩa thống kê khi tác giả thay đổi cách đo lường TSSL bất thường. Bên cạnh đó, luận án còn cho thấy độ lớn của hiệu ứng PEAD trên TTCK Việt Nam (một thị trường cận biên) lớn hơn đáng kể so với các TTCK phát triển như Mỹ, Nhật, Anh, Úc. Mặt khác, theo sự hiểu biết tốt nhất của tôi thì luận án này là một trong những nghiên cứu tiên phong kiểm định hiệu ứng PEAD và các yếu tố tác động lên nó sử dụng một mẫu nghiên cứu thống nhất. Trước đó, Fink (2021) đã sơ lược một số lượng lớn các nghiên cứu về PEAD và phân nhóm cách giải thích cho hiệu ứng này thành i) rủi ro và sự không chắc chắn (Bernard và Thomas, 1989; Ball và cộng sự, 1993; Kimbrough, 2005 ;Francis và cộng sự 2007; Dargenidou và cộng sự, 2018), ii) rào cản giao dịch (Bhushan, 1994; Mendenhall, 2004; Garfinkel và Sokobin, 2006; Ng và cộng sự, 2008; Chordia và cộng sự, 2009), và iii) kỳ vọng sai lệch của thị trường (Bernard và Thomas, 1990; Bernard và Abarbanell, 1992; Bartov và cộng sự, 2000; Livnat và Mendenhall, 2006; DellaVigna và Pollet, 2009; Hirshleifer và cộng sự, 2009, 2011; Drake và cộng sự, 2012; Hung và cộng sự, 2015; Ben-Rephael và cộng sự, 2017). Luận án này mở rộng công việc của Fink (2021) bằng cách cung cấp các kết quả thực nghiệm 7
dựa trên một mẫu dữ liệu nghiên cứu thống nhất. Điều này gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo trong việc thực hiện một kiểm định bao gồm nhiều yếu tố giải thích cho PEAD để kiểm tra sự cạnh tranh lẫn nhau giữa chúng. Cụ thể hơn về kết quả kiểm định, luận án rào cản giao dịch, sự hiện diện của cổ đông nội bộ, và sự chú ý của NĐT là những yếu tố tác động đến độ lớn của hiệu ứng PEAD trên TTCK Việt Nam. Thứ nhất, đối với yếu tố rào cản giao dịch, luận án tái khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa chi phí giao dịch và độ lớn PEAD (Bernard và Thomas, 1989; Mendenhall, 2004; Garfinkel và Sokobin, 2005; Chordia và cộng sự, 2009). Chi phí giao dịch sẽ khiến việc khai thác định giá sai trở nên kém hấp dẫn hơn đối với nhà kinh doanh chênh lệch giá và do đó làm chậm quá trình phản ánh thông tin. Ngoài ra, luận án còn đóng góp vào nhánh nghiên cứu này bằng việc kiểm định sự canh tranh giữa các biến đại diện cho yếu tố rào cản giao dịch trong việc giải thích xu hướng của giá cổ phiếu sau khi thông tin lợi nhuận được công bố. Kết quả cho thấy rủi ro hệ thống và khối lượng giao dịch bất thường là hai biến vững trong việc giải thích độ lớn PEAD khi tôi đưa các biến cạnh tranh khác như giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch, rủi ro kinh doanh chênh lệch giá, và sự thiếu thanh khoản vào xem xét trong mô hình. Thứ hai, đối với sự hiện diện của cổ đông nội bộ, luận án chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ sở hữu của loại hình nhà đầu tư này và độ lớn của hiệu ứng PEAD. Kết quả này củng cố cho giả thiết “lạm quyền quản lý” được đề cập bởi Hung và cộng sự 8
(2013) cho rằng nhà điều hành doanh nghiệp, với tỷ lệ sở hữu lớn, sẽ có xu hướng gia tăng các hoạt động thao túng lợi nhuận và khiến hàm ý dự báo của thông tin này trở nên khó hiểu hơn đối với cổ đông bên ngoài. Thứ ba, luận án bổ sung kết quả cho một nhánh nghiên cứu đang nổi lên trong việc sử dụng các công cụ tìm kiếm làm biến đại diện cho sự chú ý của nhà đầu tư nhằm giải thích cho độ lớn của hiệu ứng PEAD (Drake và cộng sự, 2012; Da và cộng sự, 2014; Ben- Rephael và cộng sự, 2017). Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa độ lớn của hiệu ứng PEAD và sự chú ý của nhà đầu tư xung quanh thời điểm công bố thông tin. Kết quả này nhất quán với những gì được tìm thấy trên TTCK Mỹ (Hirshleifer và cộng sự, 2003; 2009; 2011; Dellavigna và cộng sự, 2009; Drake và cộng sự, 2012). Đối với nhánh nghiên cứu sử dụng thông tin tổng hợp từ các thông tin trên BCTC, luận án cho tìm thấy khả năng sinh lời vượt trội của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score trên TTCK Việt Nam. Nghiên cứu còn tìm thấy TSSL bất thường của chiến lược đầu tư phòng ngừa tập trung vào những cổ phiếu có môi trường truyền tải thông tin kém như quy mô nhỏ và mệnh giá cổ phiếu thấp. Tuy nhiên, lợi nhuận của chiến lược này có thể gặt hái được khi TSSL bất thường vẫn được tạo ra khi áp dụng đối với nhóm cổ phiếu có khối lượng giao dịch trung bình và cao. Cuối cùng, F-Score vẫn có thể giải thích cho TSSL tương lai của cổ phiếu sau khi kiểm soát các yếu tố đại diện cho rủi ro như quy mô, tỷ số BM, động lượng, và dồn tích. 9
Một kết quả nổi bật của luận án là chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa chỉ số F-Score và độ lớn của hiệu ứng PEAD. Điều này hàm ý rằng chỉ số F-Score có thể khiến NĐT gặp nhiều khó khăn hơn trong việc nắm bắt hàm ý dự báo của lợi nhuận bất thường hiện tại và do đó dẫn đến phản ứng của giá cổ phiếu sau khi CBTT trở nên lớn hơn. Nghiên cứu này đã bổ sung thêm hai cơ chế tiềm năng (bên cạnh cơ chế sự không chắc chắn về mặt thông tin được đề xuất bởi Turtle và cộng sự, 2017) giải thích cho mối liên hệ giữa chỉ số F-Score và độ lớn của hiệu ứng PEAD bao gồm i) vai trò của nhu cầu tổ chức (Choi và Sias, 2012) và ii) mối liên hệ giữa lợi nhuận hiện tại và lợi nhuận ở các quý liền kề (Foster, 1977, Griffin, 1977; Brown và Rozeff, 1979). Chương 2. Các nghiên cứu trước đó 2.1. Các nghiên cứu về PEAD Mặc dù độ lớn của hiệu ứng PEAD có xu hướng suy giảm do việc cải thiện môi trường thông tin, sự phát triển của hạ tầng giao dịch, và khả năng học hỏi của nhà đầu tư (Ng và cộng sự, 2008; Chordia và cộng sự, 2014; Hung và cộng sự, 2015; Martineau, 2019), các nghiên cứu gần đây vẫn đưa ra các bằng chứng thực nghiệm ủng hộ cho sự tồn tại của bất thường này. Ball và Brown (2019) tái kiểm định nghiên cứu trước đó 50 năm và cho thấy cả ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế của hiệu ứng này. Hou và cộng sự (2020) cho thấy sự vững vàng của hiệu ứng PEAD bất chấp các kỹ thuật kiểm định tính vững của tác giả đã loại bỏ đi 65% trên tổng số 452 bất thường trong nghiên cứu tài chính. 10
Dù sự tồn tại của hiệu ứng PEAD là vững vàng, số lượng các nghiên cứu kiểm định các nguyên nhân khác nhau trên cùng một mẫu nghiên cứu đơn nhất là hạn chế. Điều này thúc đẩy luận án kiểm định các yếu tố đại diện cho rủi ro và sự không hiệu quả của thị trường trong việc giải thích cho PEAD trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008-2021. Các yếu tố được đưa ra kiểm định bao gồm: rào cản giao dịch, loại hình nhà đầu tư, sự không chắc chắn về mặt thông tin, và sự không chú ý của nhà đầu tư. Đối với rào cản giao dịch, phần lớn các nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa yếu tố này và độ lớn của hiệu ứng PEAD. Các nghiên cứu ban đầu dựa trên những quan sát gián tiếp như khả năng tiếp cận chi phí giao dịch thấp của chuyên viên phân tích (Watts, 1978) hoặc ngưỡng chặn trên của độ lớn PEAD (Bernard và Thomas, 1989). Các nghiên cứu về sau đưa ra những kiểm định trực tiếp cùng với sự gia tăng của số lượng thước đo đại diện cho rào cản giao dịch. Bushan (1994) tìm thấy giá cổ phiếu (đại diện cho chi phí giao dịch trực tiếp) và giá trị giao dịch (đại diện cho chi phí giao dịch gián tiếp) có mối quan hệ ngược chiều với độ lớn của PEAD. Các nghiên cứu cho thấy rằng độ lớn của hiệu ứng PEAD giảm đi đáng kể và thậm chí mất ý nghĩa thống kê nếu đưa yếu tố chi phí giao dịch và tính toán (Garfinkel và Sokobin, 2006; Chordia và cộng sự, 2009). Thêm vào đó, sự hiện diện của rủi ro kinh doanh chênh lệch giá khiến nhà đầu tư ngần ngại trong việc đưa ra quyết định khai thác định giá sai của thị trường và ngăn cản quá trình tăng tốc phản ánh thông tin lợi nhuận bất thường vào giá (Mendenhall, 2004). Luận án tiến hành 11
đưa vào xem xét các biến đại diện cho rào cản giao dịch trong cùng một mẫu nghiên cứu và trong cùng một mô hình để xem xét sự cạnh tranh lẫn nhau trong việc giải thích cho hiệu ứng PEAD. Về loại hình nhà đầu tư, các nghiên cứu trước đó trên thị trường Mỹ đa phần ủng hộ vai trò của nhà đầu tư tổ chức trong việc tăng tốc quá trình phản ánh thông tin vào giá (Bhushan, 1994; Bartov và cộng sự 2000; Ali và cộng sự, 2004; Ke và cộng sự, 2005; Campbell và cộng sự, 2009; Boehmer và Kelley, 2009). Cụ thể, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư tổ chức sẽ có mối quan hệ ngược chiều với độ lớn của hiệu ứng PEAD. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây trên thị trường chứng khoán Trung Quốc đưa ra các bằng chứng ngược lại (Cai và cộng sự, 2021). Nguyên nhân cho sự đối lập này được giải thích bởi sự khác biệt giữa bối cạnh định chế ở thị trường chứng khoán Trung Quốc và các thị trường phát triển như Mỹ. Nhà đầu tư tổ chức trên thị trường chứng khoán Trung Quốc sẽ có ít quyền lực hơn trong việc giám sát và trừng phạt các quyết định của nhà quản lý và do đó họ có xu hướng giao dịch theo đà tăng/giảm của giá cổ phiếu thay vì khai thác định giá sai trên thị trường. Điều này khiến luận án cho rằng vai trò của nhà đầu tư tổ chức đối với quá trình phản ánh thông tin lợi nhuận bất thường vào giá cổ phiếu sẽ phụ thuộc vào đặc điểm định chế riêng biệt của từng thị trường. Về sự chú ý của nhà đầu tư, các nghiên cứu về tâm lý học hành vi đưa ra bằng chứng về sự khó khăn trong việc xử lý nhiều thông tin cùng lúc (Kahneman, 1973). Trong nghiên cứu thí nghiệm của Libby và cộng sự (2002), sự chú ý hạn chế gây khó khăn cho nhà đầu tư cá nhân và ngay cả nhà đầu tư lý trí (chuyên gia tài chính) 12
trong việc xử lý các thông tin kế toán. Xem xét cụ thể thông tin lợi nhuận, các nghiên cứu cho thấy rằng sự chú ý của nhà đầu tư đối với một cổ phiếu cụ thể sẽ giảm xuống và ngày giao dịch Thứ Sáu trong tuần (Dellavigna và Pollet, 2009) hoặc những ngày có số lượng công ty công bố lợi nhuận cao (Hirshleifer, Lim, và Toeh, 2009). Các nghiên cứu gần đây sử dụng dữ liệu tìm kiếm bất thường của một mã cổ phiếu đại diện cho nhu cầu thông tin và sự tập trung của nhà đầu tư. Điển hình, Drake và cộng sự (2012) sử dụng số lượng tìm kiếm bất thường trên Google đại diện cho sự quan tâm của nhà đầu tư cá nhân và tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa biến này và độ lớn PEAD. Ben-Rephael và cộng sự (2017) sử dụng mức độ tìm kiếm và mức độ đọc tin tức về một cổ phiếu cụ thể trên Bloomberg Terminal đại diện cho mức độ quan tâm của nhà đầu tư tổ chức. Nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa mức độ tìm kiếm bất thường trên Bloomberg và mức độ phản ứng của thị trường đối với thông tin lợi nhuận xung quanh ngày công bố thông tin. Đồng thời, các tác giả cũng chỉ ra quan hệ ngược chiều giữa yếu tố này và phản ứng của nhà đầu tư sau ngày công bố lợi nhuận. Việc sử dụng các công cụ tìm kiếm đặc biệt là Google để đại diện cho sự quan tâm của nhà đầu tư tổ chức mở ra cơ hội cho việc kiểm định vai trò của nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam, quốc gia có lượng người dùng internet thuộc nhóm cao nhất thế giới trong năm 2020 (theo CIA’s The World Factbook). Xem xét vai trò của sự không chắc chắn về mặt thông tin (IU) trong việc giải thích cho độ lớn của hiệu ứng PEAD, đa phần kết quả nghiên cứu ủng hộ mối quan hệ cùng chiều giữa hai yếu tố 13
này (Imhoff và Lobo, 1992; Jiang và cộng sự, 2005; Francis và cộng sự, 2007). Tuy nhiên, cả lý thuyết hành vi phi lý và lý thuyết hành vi hợp lý đều có thể giải thích cho mối quan hệ cùng chiều này. Một mặt, việc nhà đầu tư phản ứng chậm do yếu tố thông tin không chắc chắn có thể xem là một yếu tố hành vi. Mặc khác, lý thuyết hành vi hợp lý cho rằng NĐT lý trí sẽ bắt đầu với tỷ trọng nhỏ và tăng dần tỷ trọng khi sự không chắc chắn được giải quyết thông qua các hoạt động bổ sung thông tin như giải trình kết quả kinh doanh hoặc điều chỉnh dự báo của chuyên viên phân tích (Kimbrough và cộng sự, 2005; Jiang và cộng sự, 2008). Cách thức đo lường đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu tác động của IU lên độ lớn của hiệu ứng PEAD. Các đo lường này có thể phân thành hai nhóm bao gồm: nhóm dựa vào sự khác biệt về quan điểm của các đối tượng trên thị trường (Imhoff và cộng sự, 1992; Jiang và cộng sự, 2005) và nhóm dựa vào mối liên hệ giữa lợi nhuận và các khoản mục khác trên báo cáo tài chính (Francis và cộng sự, 2007; Callen và cộng sự, 2013). 2.2. Các nghiên cứu về F-Score Bên cạnh hiệu ứng PEAD, các nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính còn đề cập đến khả năng dự báo TSSL của cổ phiếu sử dụng thông tin trên BCTC. Các nghiên cứu trong nhánh này sử dụng các khoản mục riêng lẻ (Basu, 1983; Lakonishok và cộng sự, 1994; LaPorta, 1996; Dechow và Sloan, 1997; Collins và Hribar, 2000) hoặc các chỉ số tổng hợp (Ou và Penmann, 1989; Houlthausen và Larcker, 1992; Abarbanell và Bushee 1997; Piotroski, 2000; Mohanram, 2005) để phân chia cổ phiếu và thiết lập các chiến lược đầu tư phòng ngừa. Chỉ số F-Score của 14
Piotroski (2000) được xem là nổi bật nhất trong nhánh nghiên cứu này khi nhận được sự quan tâm của cả cộng động nghiên cứu (Kothari, 2001; Richardson và cộng sự, 2010; Lewellen, 2010) và cộng đồng đầu tư (Novy-Marx, 2014). Piotroski (2000) dựa vào bối cảnh kiệt quệ tài chính của các công ty có tỷ số BM cao đã xây dựng nên chỉ số F-Score bằng cách tổng hợp chín chỉ số tài chính đại diện cho ba khía cạnh của doanh nghiệp bao gồm: i) khả năng sinh lời; ii) đòn bẩy, thanh khoản, và nguồn tài trợ; iii) hiệu quả hoạt động. Tác giả cho rằng thông tin BCTC là nguồn đáng tin cậy đối với những công ty có tỷ số BM cao và chỉ số F- Score cao thể hiện khả năng công ty sẽ vượt qua giai đoạn khó khăn. Do đó, chiến lược đầu tư bằng cách mua cổ phiếu có chỉ số F-Score cao và bán cổ phiếu có chỉ số F-Score thấp sẽ tạo ra TSSL bất thường. Các nghiên cứu sau đó cho thấy rằng khả năng dự báo TSSL cổ phiếu của chỉ số F-Score có thể áp dụng cho toàn bộ mẫu nghiên cứu thay vì tập trung vào nhóm cổ phiếu giá trị (Piotroski và So, 2012; Hyde, 2018; Ng và Shen, 2019). 2.3. Các nghiên cứu về mối liên hệ giữa PEAD và F-Score Mặc dù lợi nhuận bất thường và F-Score là hai thông tin kế toán nổi bật trong việc dự đoán TSSL cổ phiếu. Mối liên hệ giữa hai yếu tố này chưa được đề cập một cách trực tiếp trong các nghiên cứu trước đó. Luận án cho rằng F-Score có thể ảnh hưởng đến độ lớn của hiệu ứng PEAD thông qua ba cơ chế sau đây. Thứ nhất, Choi và Sias (2012) cho thấy F-Score có tác động đến nhu cầu của nhà đầu tư tổ chức. Nhà đầu tư có thể sớm nhận ra rằng cổ phiếu các công ty có F-Score cao (thấp) đang bị định giá thấp (cao) và tiến hành mua (bán) để khai thác sự định giá sai này. 15
Mặt khác, những nghiên cứu trước đó đưa ra bằng chứng ủng hộ việc nhà đầu tư tổ chức làm giảm độ lớn của hiệu ứng PEAD (Bartov và cộng sự, 2000; Ali và cộng sự, 2004; Boehmer và Kelly, 2009). Thứ hai, lợi nhuận hiện tại có khả năng dự báo cho lợi nhuận trong kỳ tiếp theo (Foster, 1977; Griffin, 1977; Brown và Rozeff, 1979), trong khi Piotroski (2000) cho thấy mối liên hệ cùng chiều giữa F-Score hiện tại và ROA của năm tiếp theo. Điều này hàm ý rằng lợi nhuận bất thường hiện tại và F-Score có thể bổ sung hoặc triệt tiêu lẫn nhau trong việc giải thích cho lợi nhuận bất thường của kỳ tiếp theo. Do đó, F-Score có tác động đến độ lớn của hiệu ứng PEAD. Cuối cùng, Turtle và Wang (2017) cho thấy rằng lợi nhuận của chiến lược đầu tư dựa vào chỉ số F-Score tăng cùng chiều với độ lớn của sự không chắc chắn thông tin (IU). Trong khi đó, môi trường có IU cao cản trở nhà đầu tư đưa ra quyết định và do đó gia tăng phản ứng của giá cổ phiếu sau khi thông tin lợi nhuận được công bố (Imhoff và Lobo, 1992; Jiang và cộng sự, 2005; Francis và cộng sự, 2007). Điều này gợi ý sự liên hệ giữa F-Score và PEAD thông qua yếu tố không chắc chắn về thông tin. Dựa trên những lập luận trên, luận án tiến hành kiểm định tác động của hệ số F-Score lên độ lớn của hiệu ứng PEAD sử dụng mẫu nghiên cứu các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán ở Việt Nam. Chương 3. Đo lường 3.1. Lợi nhuận bất thường Trong nghiên cứu này, tôi đo lường lợi nhuận bất thường chuẩn tắc (standardized unexpected earnings - SUE) dựa vào phương pháp chuỗi thời gian, được đề xuất trong nghiên cứu của Livnat 16
và Mendenhall (2006). Theo đó, SUE được xác định theo công thức sau: 𝐸𝑃𝑆 𝑖,𝑞 − 𝐸𝑃𝑆 𝑖,𝑞−4 𝑆𝑈𝐸 𝑖,𝑞 = 𝑃𝑖,𝑞 Với EPSi,q, EPSi,q-4, và Pi,q lần lượt là lợi nhuận mỗi cổ phần của công ty i tại quý tài khóa q, q-4, và giá cổ phiếu tại ngày giao dịch cuối cùng trong quý tài khóa q. EPSi,q-4 sẽ được điều chỉnh cho các sự kiện doanh nghiệp tác động đến số lượng cổ phiếu đang lưu hành của công ty diễn ra từ quý tài khóa q-4 cho đến quý tài khóa q. Do đó, EPSi,q, EPSi,q-4, và Pi,q được tính toán trên cơ sở số lượng cổ phiếu lưu hành giống nhau. 3.2. Hệ số F-Score Tương tự như Piotroski (2000), nghiên cứu này đo lường F-Score dựa vào chín hệ số cơ bản, đại diện cho ba khía cạnh tài chính của doanh nghiệp bao gồm: khả năng sinh lời, đòn bẩy tài chính, và hiệu quả hoạt động. Dựa vào mối liên hệ giữa các hệ số cơ bản và thành quả hoạt động doanh nghiệp hoặc TSSL cổ phiếu đã được tìm thấy trong các nghiên cứu trước đó, tôi tiến hành phân loại các hệ số cơ bản này thành “tốt” và “xấu”. Một hệ số cơ bản được xem là “tốt” (“xấu”) nếu có tương quan dương (âm) với thành quả hoạt động của doanh nghiệp hoặc TSSL cổ phiếu. Hệ số nhị phân tương ứng sẽ có giá trị bằng 1 nếu hệ số cơ bản “tốt” (“xấu”) là dương (âm) và sẽ có giá trị bằng 0 trong trường hợp ngược lại. Hệ số F-Score là tổng của 9 hệ số nhị phân riêng lẻ và có giá trị biến động từ 0 đến 9. Các công ty có F-Score bằng 9 được xem là những công ty có nền tảng cơ bản tốt nhất, trong khi 17
những công ty có F-Score bằng 0 được xem là những công ty có nền tảng cơ bản tệ nhất. 3.3. Tỷ suất sinh lợi bất thường Trong các kiểm định về PEAD, tôi cộng dồn TSSL bất thường hàng ngày cho khung thời gian đầu tư (-1, +1) và (+2, +61) (với 0 là ngày giao dịch đầu tiên sau khi thông tin lợi nhuận được công bố) để đánh giá phản ứng của giá cổ phiếu xung quanh và sau sự kiện công bố lợi nhuận của doanh nghiệp. Trong đó, TSSL bất thường hàng ngày được xác định bằng TSSL của cổ phiếu trừ đi TSSL của danh mục các cổ phiếu có cùng quy mô. Việc phân nhóm các công ty theo quy mô và tính toán TSSL cho các danh mục này được thực hiện tương tự như Fama và French (1993). Cách tính toán TSSL bất thường này được áp dụng bởi nhiều nghiên cứu khác về hiệu ứng PEAD (Bernard và Thomas, 1989, 1990; Bartov, 2000; Mendenhall, 2004; Ali và cộng sự, 2004; Garfinkel và Sokobin, 2005; Ng và cộng sự, 2008; Zhang, 2008; Chordia và cộng sự, 2009). Trong kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược đầu tư F-Score, luận án sử dụng TSSL điều chỉnh thị trường để làm thước đo cho TSSL bất thường. Theo đó, TSSL bất thường của cổ phiếu trong một tháng cho trước sẽ bằng TSSL cổ phiếu trừ đi TSSL của chỉ số VNINDEX. Giá trị này sẽ được cộng dồn cho khung thời gian nắm giữ 12 tháng và thời điểm bắt đầu cộng dồn sẽ là tháng thứ 5 kể từ thời điểm kết thúc năm/quý tài khóa (bỏ qua 4 tháng). Cách tính toán TSSL bất thường này là tương tự với những gì được đề xuất bởi Piotroski (2000). 18